深度學習模型綜述：用於3D MRI和CT掃描的應用

醫學影像資料與其他日常影像的主要區別之一是它們通常是3D的，尤其在處理DICOM系列資料時更為明顯。 DICOM影像由多個2D切片組成，用於掃描或表示身體的特定部位

#在本文中，我們將介紹6種神經網路架構，用於訓練深度學習模型，以解決3D醫療資料的問題

3 d U-Net

3D U-Net是一種強大的醫學影像分割模型，它將經典的U-Net模型擴展到3D分割，並由編碼路徑和解碼路徑組成

3D U-Net在處理體積圖像時，透過編碼路徑捕獲上下文訊息，並透過解碼路徑實現精確定位，展現出了高效的3D特性處理能力

V-Net

V-Net是一種用於體積影像分割的3D卷積神經網絡，它採用全解析度3D卷積，因此與U-Net相比，計算成本更高

HighResNet

這個模型透過一系列帶有殘差連接的3D卷積層進行端到端的訓練，能夠同時處理整個3D影像

#EfficientNet3D

雖然EfficientNet的3D改進不像U-Net或V-Net同樣廣泛用於3D分割，但在計算資源有限的情況下，它是一個值得考慮的選擇，因為它在計算成本和性能之間取得了良好的平衡

Attention U-Net

這個變體是基於U-Net的，它引入了一個注意力機制，使網路能夠將注意力集中在與當前任務相關的圖像的特定部分

DeepMedic

這個3D CNN使用了雙路徑，其中一個路徑是正常分辨率，另一個路徑是下取樣輸入，以此綜合利用局部和更大的上下文資訊

總結

在本文中，我們探討了醫學影像行業中使用的一些深度學習模型，用於處理3D MRI和CT掃描。這些神經網路被設計用來接收3D資料作為輸入，以便學習DICOM系列中身體特定部位的複雜特徵

以上是深度學習模型綜述：用於3D MRI和CT掃描的應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！